Geri Dön

Identification of signalling factors determining resistance to alpelisib (Byl-719)-fulvestrant mediated growth inhibition in pik3ca mutant breast cancers

Pık3ca mutant meme kanserlerinde alpelisib (Byl-719)-fulvestrant aracılı büyüme engellemesine direnç oluşturabilecek sinyal ağı etkinliklerinin belirlenmesi

  1. Tez No: 898642
  2. Yazar: ESRA SELİN EMİRMUSTAFAOĞLU
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ONUR ÇİZMECİOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Genetik, Genetics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Moleküler Biyokimya ve Genetik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Moleküler Biyoloji ve Genetik Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Luminal A meme kanseri, hormon reseptör pozitifliği ve insan epidermal büyüme faktörü reseptör 2 negatifliği ile karakterize edilen ve tüm meme kanseri vakalarının yaklaşık %70'ini oluşturan bir alt tiptir. Bu kanserlerde p53 mutasyonlarından sonra PI3K yolunun bileşenlerinde, özellikle p110alpha ve PTEN'de mutasyonlar sıkça gözlemlenir. Bu nedenle PI3KCA mutasyonları ile karakterize edilen meme kanseri tümörlerinin tedavisinde PI3K yolağı inhibitörleri kullanılmaktadır. Bununla birlikte, PI3K yolağının inhibisyonu, diğer sinyal yolağlarının aktivasyonuna yol açabilir ve bu da ilaç direncinin gelişimine sebep olabilir. Bu çalışmanın amacı, PIK3CA mutant meme kanserlerinin tedavisinde Alpelisib (BYL-719) ve Fulvestrant'ın FDA onaylı kombine kullanımına bağlı olarak direnç gelişimi ile potensiyel olarak aktifleşebilecek yolağlarını incelemektir. Bu çalışmada, MCF7 ve T47D hücre hatları Alpelisib-Fulvestrant kombinasyonuna karşı direnç geliştirmiştir. Dirençli hücreler, olası direnç mekanizmalarını belirlemek amacıyla karşılaştırmalı transkriptom analizine tabi tutulmuştur. Sonuçlarımız, her iki hücre modelinde de MAPK yolağının çeşitli bileşenlerinin potansiyel bir direnç faktörü olarak rol oynayabileceğini işaret etmektedir. Bu sonuçları ilgili sinyal yolağlarının immünoblot analizi ile de doğruladık. Bu nedenle, Pemigatinib ve alpelisib kombinasyonunun etkinliğini değerlendirdik ve bu kombinasyonun dirençli hücre hatlarının büyümesini engellemede başarılı olduğunu gösterdik. Bulgularımızı, bu kombinasyon ile üç boyutlu hücre büyüme analizleri yaparak da destekledik. Çalışmamızın bulguları, özellikle Alpelisib/Fulvestrant ilaç direnci bağlamında, Luminal A meme kanserine yönelik terapötik stratejilerin ilerlemesine katkıda bulunacaktır.

Özet (Çeviri)

Luminal A breast cancer, characterised by hormone receptor positivity and human epidermal growth factor receptor 2 negativity, represents approximately 70% of all reported cases of breast cancer. Mutations in components of the PI3K pathway, particularly p110 and PTEN, are commonly observed subsequent to p53 mutations in these cancers. Consequently, PI3K inhibitors are employed to treat breast tumours characterised by PI3KCA mutations. Nevertheless, inhibiting the PI3K pathway may give rise to the activation of other signalling pathways, hence inducing the development of drug resistance. The objective of this study is to examine the potential activation of pathways associated with the FDA-approved combined use of Alpelisib (BYL-719) and Fulvestrant in the treatment of PIK3CA mutant breast cancer. In this study, MCF7 and T47D cell lines developed acquired resistance to the Alpelisib/Fulvestrant combination. The resistant cells were then subjected to comparative transcriptome analysis to identify putative resistance networks. Our results implicate various components of the MAPK pathway as a potential resistance factor in both cellular models. We also corroborated these results via immunoblot analysis of the respective signalling cascades. Therefore, we assessed the potency of the combination of Pemigatinib, an FGFR inhibitor and alpelisib and have shown that this combination is successful in inhibiting the growth of the resistant cell lines. We also supported our findings by performing 3D growth assays with this combination. The findings of our study will contribute to the advancement of therapeutic strategies for luminal A breast cancer, particularly in the context of Alpelisib/Fulvestrant drug resistance.

Benzer Tezler

  1. Primer Santral Sinir Sistemi Lenfomalarında (PSSSL) immunoglobulin reseptör varyantlarının hastalık patogenezi ve klinik davranışı ile ilişkisinin araştırılması

    Investigation of the relationship of immunoglobulin receptor variants with disease pathogenesis and clinical behavior in Primary Central Nervous System Lymphomas (PCNSL)

    MERVE BESLER

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Moleküler TıpAnkara Üniversitesi

    İç Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FİLİZ ÇAY ŞENLER

  2. Over rezerv testlerini değerlendirirken FSH ve AMH diskordansı bulunan olgularda FSHR ve ER gen polimorfizmlerinin araştırılması

    FSHR and ER gene polymorfism research among women diagnosed with FSH and amh discordance during ovary reserve evaluation

    GÖRKEM AKTAŞ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Kadın Hastalıkları ve DoğumSelçuk Üniversitesi

    Kadın Hastalıkları ve Doğum Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖZLEM SEÇİLMİŞ

  3. Ailesel dental transpoziyon olgularında ekzom dizileme yöntemi kullanılarak aday gen araştırılması

    Candidate gene identification using whole exome sequencing method in familial dental transposition cases

    ABDURRAHMAN BALABAN

    Diş Hekimliği Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Diş HekimliğiBezm-İ Alem Vakıf Üniversitesi

    Ortodonti Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÖKMEN KURT

  4. Molecular and functional dissection of the retinal degeneration protein CCDC66

    Başlık çevirisi yok

    DENİZ ÇONKAR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    BiyolojiKoç Üniversitesi

    Moleküler Biyoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ELİF NUR FIRAT KARALAR

  5. Acil yardım çağrısı jestlerinin bilgisayarla görü ve derin öğrenme yöntemleriyle gerçek zamanlı tespiti

    Real-time detection of emergency call gestures using computer vision and deep learning methods

    FERHAT ERDOĞAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMED KOTAN